spark的rdd血统

在Spark中，RDD的血统指的是RDD之间的依赖关系，即每个RDD都会记录其父RDD，这样就可以追溯到RDD的来源。在Spark中，RDD的血统非常重要，因为它允许Spark在出现故障时自动恢复数据，并在需要时重新计算分区。

RDD的血统分为两种类型：窄依赖和宽依赖。如果一个RDD的每个分区只依赖于一个父RDD的一个分区，则称为窄依赖。窄依赖可以在同一个节点上并行计算，因此可以提高计算效率。如果一个RDD的每个分区依赖于多个父RDD的分区，则称为宽依赖。宽依赖需要在分布式环境中进行数据传输和合并，因此会降低计算效率。

Spark中的转换操作会创建一个新的RDD，并将其添加到父RDD的血统中，这样就可以追溯到RDD的来源。这种血统模型使得Spark可以在出现故障时自动恢复数据，并在需要时重新计算分区，从而实现高可靠性和高性能。